Die Früchte der Isolation: COVID-19 Interaktive Karte mit historischen Diagrammen und Migrationsbeschränkungen

Vor drei Wochen haben das Team von Routitude und ich von unseren üblichen Aufgaben auf die Erstellung eines Dienstes zur Überwachung der Ausbreitung des COVID-19-Virus umgestellt. In dieser Zeit haben wir implementiert:

• Dashboards mit regelmäßig aktualisierten Daten für alle Länder (sowie für Verwaltungsthemen Russlands und der US-Bundesstaaten);
• interaktive Karte der Ausbreitung der Infektion;
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, .

: routitude.com/map/covid, — .

COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .

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Routitude . , , (, ..). . - Routitute 1.0.

COVID-19. . 2 , , . , .

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COVID-19. (Confirmed), (Deaths), (Recovered). (Active), , (Active case rate), . , 5 , .

, . , , , , .

Python Flask . Vue.js , mapbox. .

(Johns Hopkins University CSSE), github . , , , . Python Pandas. .

import pandas as pd

def get_covid_daily_report(report_date):
    """
    Get coronavirus report on date
    :param report_date: requesting date of report (MM-DD-YYYY)
    :return: Pandas DataFrame with data
    """
    report_url = (
        f'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/'
        f'csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/{report_date}.csv'
    )
    return pd.read_csv(report_url)

df = get_daily_report('03-15-2020')

, . , , . (, , , , , ).

import pandas as pd
import requests

def get_current_covid_report():
    """
    Get current COVID-19 report
    :return: pandas DataFrame
    """
    page_url = (
        'https://en.wikipedia.org/wiki/'
        '2019%E2%80%9320_coronavirus_pandemic_by_country_and_territory'
    )
    response = requests.get(page_url)
    df = pd.read_html(response.content)[1]
    df = pd.DataFrame(
            df.values[:, 1:5], 
            columns=['country', 'confirmed', 'deaths', 'recovered']
        )
    return df

df = get_current_covid_report()

, , . , . beautifulsoup4.

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Routitude — , . , , . , — .

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